論文の概要: Cancer-inspired Genomics Mapper Model for the Generation of Synthetic DNA Sequences with Desired Genomics Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01475v1
• Date: Mon, 1 May 2023 07:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 14:08:04.260725
• Title: Cancer-inspired Genomics Mapper Model for the Generation of Synthetic DNA Sequences with Desired Genomics Signatures
• Title（参考訳）: 癌にインスパイアされたゲノムマッパーモデルによる、所望のゲノムシグネチャを持つ合成dna配列の生成
• Authors: Teddy Lazebnik, Liron Simon-Keren
• Abstract要約: がんに触発されたゲノムマッパーモデル(CGMM)は、遺伝的アルゴリズム(GA)とディープラーニング(DL)の手法を組み合わせたものである。 我々はCGMMが、祖先や癌などの選択された表現型の合成ゲノムを生成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Genome data are crucial in modern medicine, offering significant potential for diagnosis and treatment. Thanks to technological advancements, many millions of healthy and diseased genomes have already been sequenced; however, obtaining the most suitable data for a specific study, and specifically for validation studies, remains challenging with respect to scale and access. Therefore, in silico genomics sequence generators have been proposed as a possible solution. However, the current generators produce inferior data using mostly shallow (stochastic) connections, detected with limited computational complexity in the training data. This means they do not take the appropriate biological relations and constraints, that originally caused the observed connections, into consideration. To address this issue, we propose cancer-inspired genomics mapper model (CGMM), that combines genetic algorithm (GA) and deep learning (DL) methods to tackle this challenge. CGMM mimics processes that generate genetic variations and mutations to transform readily available control genomes into genomes with the desired phenotypes. We demonstrate that CGMM can generate synthetic genomes of selected phenotypes such as ancestry and cancer that are indistinguishable from real genomes of such phenotypes, based on unsupervised clustering. Our results show that CGMM outperforms four current state-of-the-art genomics generators on two different tasks, suggesting that CGMM will be suitable for a wide range of purposes in genomic medicine, especially for much-needed validation studies.
• Abstract（参考訳）: ゲノムデータは現代医学において不可欠であり、診断と治療に重要な可能性を秘めている。 しかし、特定の研究、特に検証研究に最適なデータを得ることは、スケールとアクセスに関して依然として困難である。 そのため、シリコゲノム配列生成装置は可能な解として提案されている。 しかし、現在のジェネレータは、ほとんど浅い(確率的な)接続を使用して劣ったデータを生成し、トレーニングデータにおいて限られた計算複雑性で検出する。 これは、元々観測されたつながりを引き起こした適切な生物学的関係と制約を考慮に入れないことを意味する。 この問題に対処するために,遺伝子アルゴリズム(GA)と深層学習(DL)を併用したがん誘発ゲノムマッパーモデル(CGMM)を提案する。 CGMMは、遺伝子変異と突然変異を生成する過程を模倣し、容易に利用可能な制御ゲノムを所望の表現型を持つゲノムに変換する。 cgmmは,これらの表現型の実際のゲノムと区別できない祖先や癌などの選択された表現型の合成ゲノムを,教師なしクラスタリングに基づいて生成できることを実証する。 以上の結果から,cgmmは2つの異なる課題において,現在の4つのゲノムジェネレータよりも優れており,特に多用された検証研究において,幅広い目的にcgmmが適していることが示唆された。

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